标题：基于Spark与Kafka的实时分析系统设计与实现
作者：陈晴 陈春晓 史亚平
作者单位：黄河科技学院，河南 郑州 450061
关键字：Kafka；Spark Streaming；实时数据处理；实时分析；数据可视化
摘要：随着互联网应用的广泛普及，用户行为数据呈现爆发式增长，传统批处理分析方式面临处理效率低下，难以满足实时决策需求。针对这些挑战，设计并实现了基于Kafka和Spark构建的用户行为实时分析系统。通过借助Kafka消息队列采集用户行为日志数据，并利用Spark Streaming流处理技术进行实时多维度聚合分析，实现了数据的高效实时处理。同时，结合Flask与WebSocket技术，将分析结果通过ECharts动态可视化展示，为业务决策提供即时数据支持，有效提升了数据分析响应速度和业务决策效率。